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1.2 文献回顾 作为对L.A. Zadeh给出的传统模糊集的一种延伸与推进，保加利亚的学者Atanassov[1]在1986年给出了直觉模糊集理论。 与只考虑隶属程度的传统模糊集相比较，直觉模糊集同时考虑了隶属程度、非隶属程度与犹豫度三个方面的情况，因此，在对待事情无法确定的方面，比传统模糊集更加地灵活和实用。2006年，Yager[2]和徐泽水[3]对基于直觉模糊信息的多准则决策理论进行了深入的研究，并给出了直觉模糊数的概念。文献[4]将直觉模糊数表示为一个二元模糊数组，包括上理想模糊数和下理想模糊数两部分，并给出直觉模糊数的运算方法、排序规则等许多理论。直觉模糊数包括三角直觉模糊数，区间直觉模糊数与梯形直觉模糊数等多种形式。Shu等[5]在增加了非隶属度的基础上，给出了一类三角直觉模糊数的定义，但是并没有对三角直觉模糊数的排序方法做出研究。Zhang[6]等提出了三角直觉模糊数的折中率排序规则，而且将这种排序规则作为解决多属性决策问题的理论之一。王坚强[7]等把文[5]中的三角直觉模糊数进行了推广，进而给出了梯形直觉模糊数的定义，对这种梯形直觉模糊数进行顺序排列，万树平[8]等对多准则群决策问题中属性值为梯形直觉模糊数进行了研究，给出了一种基于可能性均值和方差的梯形直觉模糊数的排序方法。文献[9，10]得出了一种基于熵权和投影理论的决策方法， 并对准则值为多种直觉模糊数结合的多准则决策问题进行解答。文献[11]针对信息不完全的区间值模糊多准则决策问题，提出了通过离差最大化构建区间参数线性目标规划，和将区间值模糊数决策矩阵转化为直觉模糊数决策矩阵两种方法，并根据决策者风险偏好水平，求出各个备选方案的记分函数和精确函数的期望值，并确定了所有方案方案的最终排列顺序。 随着直觉模糊集理论的持续发展， 诸多学者也在研究直觉模糊数型多准则决策问题中取得了一些进展。文献[2]中所提出的直觉模糊数，主要应用于多准则决策方法上[12-14]。文献[14]得到了直觉模糊Choquet积分和直觉模糊共轭Choquet积分的相关集成理论，讨论了两者在多准则决策问题中的不同点，并将其应用于软件开发风险评估的多准则决策问题中。在标准权重不知，备选方案的指标是直觉模糊数的多准则决策问题中， 文献[15]提出了基于前景理论和不确定因子的决策方法。文献[16]针对各准则值间具有偏好关系，且准则权重无法确定并不断变化，准则值是直觉模糊数的多准则决策问题，给出了利用PAO算子进行集结的决策